Les entreprises modernes ne peuvent pas attendre demain pour savoir ce qui s’est passé aujourd’hui : elles ont besoin d’une visibilité en temps réel sur les commandes par minute, les taux d’anomalies, l’activité des utilisateurs, etc. Les tableaux de bord en temps réel ne sont plus un simple « plus » ; ils sont indispensables à la prise de décision dans les domaines du commerce électronique, de la finance, de l’IoT et des opérations. Cette formation vous apprend à concevoir et à mettre en œuvre des tableaux de bord en temps réel grâce à Apache Spark Structured Streaming.

Au fil de trois modules pratiques, vous maîtriserez d’abord les principes fondamentaux du streaming pour la création de tableaux de bord : micro-lots, déclencheurs, points de contrôle et application des schémas. Ensuite, vous intégrerez Spark à Kafka pour traiter des flux d’événements réels, appliquer des fenêtres temporelles et des repères de temps afin de gérer les données tardives ou désordonnées, et stocker les métriques dans Delta Lake pour une utilisation fiable par les outils de BI. Enfin, vous apprendrez à publier des tableaux de bord, à configurer des stratégies de rafraîchissement, à optimiser les performances à l’aide de caches et de vues matérialisées, à surveiller l’état de santé du pipeline et à garantir la reprise en cas de défaillance. Cette formation est idéale pour les professionnels des données, les analystes et les ingénieurs qui souhaitent créer ou exploiter des systèmes d’analyse en temps réel. Que vous travailliez dans le domaine de la business intelligence, de l’ingénierie des données ou de l’analyse, cette formation vous aidera à transformer les données en flux continu en tableaux de bord en temps réel et exploitables. Pour suivre ce cours sans difficulté, les apprenants doivent posséder des connaissances de base en Python et en DataFrames Spark, et être familiarisés avec SQL et JSON. À l’issue de cette formation, vous ne saurez pas seulement comment créer un tableau de bord fonctionnel ; vous serez également capable d’en exploiter un en production, en garantissant sa précision, sa rapidité et sa fiabilité alors que les données évoluent de seconde en seconde.